一、银行DeepSeek 应用的背景、意义

1. 背景

2. 意义

3. AI 转型目标

(1) 提升客户服务体验

(2) 优化风险管理

(3) 推动业务流程自动化

(4) 促进金融创新

(5) 增强行业竞争力

(6) 降低技术门槛与成本

(7) 助力普惠金融发展

二、DeepSeek 综述

1. DeepSeek 简介 l

(1) DeepSeek 的背景与发展 l

(2) DeepSeek 模型的种类与特点 l

(3) DeepSeek 与其他模型的对比

2. 应用场景

(1) 文本生成（文案创作、内容生成）

(2) 对话交互（智能客服、聊天机器人）

(3) 代码生成与辅助编程

(4) 数学与逻辑推理

(5) 多模态应用（图像生成、OCR识别）

3. 优势与限制

(1) 高效生成与多领域适用性

(2) 数据安全与自主可控

(3) 当前模型的局限性（如幻觉问题、复杂任务处理）

4. 确定任务需求

(1) 任务类型（文本、对话、代码、数学、多模态）

(2) 数据类型（纯文本、图像、代码片段）

(3) 性能要求（响应速度、准确率）

5. 模型选择指南

6. 案例分析

(1) 不同场景下的模型选择实例

(2) 如何根据需求调整模型选择

三、DeepSeek 使用

1. 准备工作

(1) 明确任务需求与目标

(2) 收集背景信息与数据

(3) 设计清晰的指令

2. 模型调用

(1) 注册与登录 DeepSeek 平台

(2) 选择合适的模型与接口

(3) 输入数据格式与要求

3. 结果处理

(1) 输出结果的检查与优化

(2) 常见问题处理（如生成内容不符合预期）

(3) 结果的二次加工与应用

4. 复杂任务处理

(1) 多步骤任务分解与执行

(2) 跨领域任务（如文本+代码+数学）

5. 企业级应用案例

(1) 智能客服系统的搭建与优化

(2) 电商智能推荐系统的实现

(3) 教育辅导平台的开发

6. 创新应用案例

(1) 多模态内容创作（如AI绘画、视频生成）

(2) 自动化办公流程优化

7. 更多使用方法

(1) API 调用

(2) 插件应用

(3) Silconflow 调用 l

(4) PowerQuery 调用

四、DeepSeek 操作

1. DeepSeek 信用卡业务应用操作 l

(1) 客户问题分类与处理建议

(2) 客户服务话术生成

(3) 账单争议分析

(4) 其它12个应用

2. DeepSeek 日常办公

(1) 自动化数据处理与报表生成

(2) 高效会议管理

(3) 智能文档撰写与优化

(4) PPT 制作与美化

(5) 智能翻译与多语言支持

(6) 任务管理与时间优化

(7) 数据分析与可视化

(8) 智能搜索与信息整合

(9) 个性化教育与培训

3. DeepSeek 经营管理

(1) 运营管理：赋能高效决策

(2) 供应链协同：革新资源配置模式

(3) 财务管理：自动化与智能化

(4) 研发创新：加速产品开发

(5) 生产制造：智能化管控

(6) 知识管理与员工培训

4. DeepSeek 银行专业应用

(1) 智能客户服务

(2) 风险管理与智能风控

(3) 业务流程自动化

(4) 智能决策支持

(5) 智能营销与客户体验优化

(6) 技术开发与创新

5. DeepSeek 银行复杂问题解决

(1) 智能合同质检与自动化对账（多模态解析+法律推理）

(2) 信贷风险管理与反欺诈（非结构化数据分析+实时预警）

(3) 智能客服与个性化财富管理（客户画像+动态推理）

(4) 文档自动化处理与合规审查（结构化生成+逻辑校验）

(5) 反洗钱与监管报送（高维模式识别+数据治理）

五、DeepSeek 可视化应用技巧

1. 可视化的几中实现方法

2. 可视化软件的 DeepSeek API 调用

3. 插件方法

4. 其它大型AI通用语言模型的使用

六、DeepSeek 部署

1. 成熟应用案例

(1) 营销智能外呼

(2) 数据总线（“兴干线”）

(3) APP AI 功能整合

(4) 风控与审批系统

(5) 客服与智能助手

2. 部署 AI 手段方法

(1) 官方网页/APP

(2) API 接入

(3) 第三方平台

(4) 本地部署

(5) 企业级应用

(6) 智能搜索集成

(7) 多模态应用

3.  AI业务部署例：“杭州市民卡工程网络监控平台”部署分析

(1) 背景

(2) 技术方法

(3) 工作步骤

(4) 工作分工

4. 本地部署操作方法

(1) 通用部署准备

(2) 开源模型本地部署

(3) 企业私有化部署

(4) 常见问题

(5) 高级优化

七、AI大语言模型与业务数据库集成

1. API 接口集成

2. 数据库直连

3. 数据同步

4. 消息队列

5. 文件导入

八、AI技术深度解析

6. AI 发展历程

(1) 早期阶段

(2) 知识工程与专家系统

(3) 机器学习

(4) 深度学习

7. AI 的主要领域

(1) 机器学习（Machine Learning）

(2) 深度学习（Deep Learning）

(3) 强化学习（Reinforcement Learning）

(4) 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

(5) 计算机视觉（Computer Vision）

(6) 机器人学（Robotics）

(7) ChatGPT

8. AI 核心技术

(1) AI 技术总览

(2) AI 要素

(3) 算法

(4) 数据

(5) 模型

(6) 算力

(7) 大模型

(8) 生成式 AIGC 模型

(9) 通用人工智能

(10) AI 伦理